Postbiotic Impact on Host Metabolism and Immunity Provides Therapeutic Potential in Metabolic Disease
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Notice bibliographique
Résumé
The gut microbiota influences aspects of metabolic disease, including tissue inflammation, adiposity, blood glucose, insulin, and endocrine control of metabolism. Prebiotics or probiotics are often sought to combat metabolic disease. However, prebiotics lack specificity and can have deleterious bacterial community effects. Probiotics require live bacteria to find a colonization niche sufficient to influence host immunity or metabolism. Postbiotics encompass bacterial-derived components and molecules, which are well-positioned to alter host immunometabolism without relying on colonization efficiency or causing widespread effects on the existing microbiota. Here, we summarize the potential for beneficial and detrimental effects of specific postbiotics related to metabolic disease and the underlying mechanisms of action. Bacterial cell wall components, such as lipopolysaccharides, muropeptides, lipoteichoic acids and flagellin, have context-dependent effects on host metabolism by engaging specific immune responses. Specific types of postbiotics within broad classes of compounds, such as lipopolysaccharides and muropeptides, can have opposing effects on endocrine control of host metabolism, where certain postbiotics are insulin sensitizers and others promote insulin resistance. Bacterial metabolites, such as short-chain fatty acids, bile acids, lactate, glycerol, succinate, ethanolamine, and ethanol, can be substrates for host metabolism. Postbiotics can fuel host metabolic pathways directly or influence endocrine control of metabolism through immunomodulation or mimicking host-derived hormones. The interaction of postbiotics in the host-microbe relationship should be considered during metabolic inflammation and metabolic disease.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle